Publicado

2015-07-01

Bootstrap-based inference for grouped data

Inferencia para datos agrupados vía bootstrap

DOI:

https://doi.org/10.15446/rev.fac.cienc.v4n2.54254

Palabras clave:

Bootstrap, estimation, grouped Data (en)
Bootstrap, datos agrupados, estimación (es)

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Autores/as

  • Jorge Iván Vélez Australian National University
  • Juan Carlos Correa Morales
Grouped data refers to continuous variables that are partitioned in intervals, not necessarily of the same length, to facilitate its interpretation.  Unlike in ungrouped data, estimating simple summary statistics as the mean and mode, or more complex ones as a percentile or the coefficient of variation, is a difficult endeavour in grouped data. When the probability distribution generating the data is unknown, inference in ungrouped data is carried out using parametric or nonparametric resampling methods. However, there are no equivalent methods in the case of grouped data.  Here, a bootstrap-based procedure to estimate the parameters of an unknown distribution based on grouped data is proposed, described and illustrated.

Los datos agrupados se reeren a variables continuas que se dividen en intervalos no necesariamente de la misma longitud para facilitar su interpretación. Contrario a lo que ocurre en datos no agrupados, la estimación de simples estadísticos de resumen como la media o la moda, o más complejos como un percentil o el coeciente de variación, es una tarea difícil en datos agrupados. Cuando no se conoce la distribución de probabilidad que genera los datos, la inferencia en datos no agrupados se realiza utilizando métodos paramétricos o no paramétricos de remuestreo. Sin embargo, no existen métodos equivalentes para datos agrupados. En este documento se propone, describe e ilustra un método basado en bootstrap para estimar los parámetros de una distribución desconocida a partir de datos agrupados.

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Vélez, J. I. y Correa Morales, J. C. (2015). Bootstrap-based inference for grouped data. Revista de la Facultad de Ciencias, 4(2), 74–82. https://doi.org/10.15446/rev.fac.cienc.v4n2.54254

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[1]
Vélez, J.I. y Correa Morales, J.C. 2015. Bootstrap-based inference for grouped data. Revista de la Facultad de Ciencias. 4, 2 (jul. 2015), 74–82. DOI:https://doi.org/10.15446/rev.fac.cienc.v4n2.54254.

ACS

(1)
Vélez, J. I.; Correa Morales, J. C. Bootstrap-based inference for grouped data. Rev. Fac. Cienc. 2015, 4, 74-82.

ABNT

VÉLEZ, J. I.; CORREA MORALES, J. C. Bootstrap-based inference for grouped data. Revista de la Facultad de Ciencias, [S. l.], v. 4, n. 2, p. 74–82, 2015. DOI: 10.15446/rev.fac.cienc.v4n2.54254. Disponível em: https://revistas.unal.edu.co/index.php/rfc/article/view/54254. Acesso em: 21 nov. 2024.

Chicago

Vélez, Jorge Iván, y Juan Carlos Correa Morales. 2015. «Bootstrap-based inference for grouped data». Revista De La Facultad De Ciencias 4 (2):74-82. https://doi.org/10.15446/rev.fac.cienc.v4n2.54254.

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Vélez, J. I. y Correa Morales, J. C. (2015) «Bootstrap-based inference for grouped data», Revista de la Facultad de Ciencias, 4(2), pp. 74–82. doi: 10.15446/rev.fac.cienc.v4n2.54254.

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J. I. Vélez y J. C. Correa Morales, «Bootstrap-based inference for grouped data», Rev. Fac. Cienc., vol. 4, n.º 2, pp. 74–82, jul. 2015.

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Vélez, J. I., y J. C. Correa Morales. «Bootstrap-based inference for grouped data». Revista de la Facultad de Ciencias, vol. 4, n.º 2, julio de 2015, pp. 74-82, doi:10.15446/rev.fac.cienc.v4n2.54254.

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Vélez, Jorge Iván, y Juan Carlos Correa Morales. «Bootstrap-based inference for grouped data». Revista de la Facultad de Ciencias 4, no. 2 (julio 1, 2015): 74–82. Accedido noviembre 21, 2024. https://revistas.unal.edu.co/index.php/rfc/article/view/54254.

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1.
Vélez JI, Correa Morales JC. Bootstrap-based inference for grouped data. Rev. Fac. Cienc. [Internet]. 1 de julio de 2015 [citado 21 de noviembre de 2024];4(2):74-82. Disponible en: https://revistas.unal.edu.co/index.php/rfc/article/view/54254

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1. Zahra AghahosseinaliShirazi, João Pedro A. R. da Silva, Camila P. E. de Souza. (2024). Parameter estimation for grouped data using EM and MCEM algorithms. Communications in Statistics - Simulation and Computation, 53(8), p.3616. https://doi.org/10.1080/03610918.2022.2108843.

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